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title: "Analise America Latina"
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```{r}
setwd("~/Google Drive/Doutorado/Lapop/2016-2018")
getwd()

#Ativando os pacotes
library(haven)
library(labelled)
library(sjPlot)
library(multilevel)
library(stargazer)
library(Hmisc)
library(expss)

#Argentina 2016
Argentina16 <- read_dta("Argentina_16.dta")

val_labels(Argentina16$pais) <- NULL
val_labels(Argentina16$wt) <- NULL
val_labels(Argentina16$ur) <- NULL
val_labels(Argentina16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Argentina16$b1) <- NULL
val_labels(Argentina16$b2) <- NULL
val_labels(Argentina16$b3) <- NULL 
val_labels(Argentina16$b4) <- NULL 
val_labels(Argentina16$b6) <- NULL 
val_labels(Argentina16$b13) <- NULL
val_labels(Argentina16$b18) <- NULL
val_labels(Argentina16$b21) <- NULL
val_labels(Argentina16$b21a) <- NULL
val_labels(Argentina16$b32) <- NULL
val_labels(Argentina16$b37) <- NULL
val_labels(Argentina16$b47a) <- NULL
val_labels(Argentina16$ing4) <- NULL
val_labels(Argentina16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Argentina16$vic1ext) <- NULL
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val_labels(Argentina16$jc13) <- NULL
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save(Argentina16, file="ARG16.RData")

#Argentina 2018
Argentina18 <- read_dta("Argentina_18.dta")

val_labels(Argentina18$pais) <- NULL
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val_labels(Argentina18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Argentina18$b1) <- NULL
val_labels(Argentina18$b2) <- NULL
val_labels(Argentina18$b3) <- NULL 
val_labels(Argentina18$b4) <- NULL 
val_labels(Argentina18$b6) <- NULL 
val_labels(Argentina18$b13) <- NULL
val_labels(Argentina18$b18) <- NULL
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val_labels(Argentina18$b21a) <- NULL
val_labels(Argentina18$b32) <- NULL
val_labels(Argentina18$b37) <- NULL
val_labels(Argentina18$b47a) <- NULL
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val_labels(Argentina18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Argentina18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Argentina18$aoj11) <- NULL
val_labels(Argentina18$it1) <- NULL
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save(Argentina18, file="ARG18.RData")

#Bolívia
Bolivia16 <- read_dta("Bolivia_16.dta")

val_labels(Bolivia16$pais) <- NULL
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#Variáveis dependentes
val_labels(Bolivia16$b1) <- NULL
val_labels(Bolivia16$b2) <- NULL
val_labels(Bolivia16$b3) <- NULL 
val_labels(Bolivia16$b4) <- NULL 
val_labels(Bolivia16$b6) <- NULL 
val_labels(Bolivia16$b13) <- NULL
val_labels(Bolivia16$b18) <- NULL
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val_labels(Bolivia16$b21a) <- NULL
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val_labels(Bolivia16$b37) <- NULL
val_labels(Bolivia16$b47a) <- NULL
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val_labels(Bolivia16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Bolivia16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Bolivia16$aoj11) <- NULL
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val_labels(Bolivia16$jc10) <- NULL
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val_labels(Bolivia16$soct2) <- NULL
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val_labels(Bolivia16$prot3) <- NULL
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save(Bolivia16, file="BOL16.RData")

#Bolívia 2018
Bolivia18 <- read_dta("Bolivia_18.dta")

val_labels(Bolivia18$pais) <- NULL
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val_labels(Bolivia18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Bolivia18$b1) <- NULL
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val_labels(Bolivia18$b3) <- NULL 
val_labels(Bolivia18$b4) <- NULL 
val_labels(Bolivia18$b6) <- NULL 
val_labels(Bolivia18$b13) <- NULL
val_labels(Bolivia18$b18) <- NULL
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val_labels(Bolivia18$b21a) <- NULL
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val_labels(Bolivia18$b37) <- NULL
val_labels(Bolivia18$b47a) <- NULL
val_labels(Bolivia18$ing4) <- NULL
val_labels(Bolivia18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Bolivia18$vic1ext) <- NULL
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save(Bolivia18, file="BOL18.RData")

#Brasil
Brasil16 <- read_dta("Brasil_16.dta")

val_labels(Brasil16$pais) <- NULL
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val_labels(Brasil16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Brasil16$b1) <- NULL
val_labels(Brasil16$b2) <- NULL
val_labels(Brasil16$b3) <- NULL 
val_labels(Brasil16$b4) <- NULL 
val_labels(Brasil16$b6) <- NULL 
val_labels(Brasil16$b13) <- NULL
val_labels(Brasil16$b18) <- NULL
val_labels(Brasil16$b21) <- NULL
val_labels(Brasil16$b21a) <- NULL
val_labels(Brasil16$b32) <- NULL
val_labels(Brasil16$b37) <- NULL
val_labels(Brasil16$b47a) <- NULL
val_labels(Brasil16$ing4) <- NULL
val_labels(Brasil16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Brasil16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Brasil16$aoj11) <- NULL
val_labels(Brasil16$it1) <- NULL
val_labels(Brasil16$jc10) <- NULL
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save(Brasil16, file="BRA16.RData")

#Brasil 2018
Brasil18 <- read_dta("Brasil_18.dta")

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#Variáveis dependentes
val_labels(Brasil18$b1) <- NULL
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val_labels(Brasil18$b18) <- NULL
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#Variáveis independentes
val_labels(Brasil18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Brasil18$aoj11) <- NULL
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val_labels(Brasil18$jc10) <- NULL
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save(Brasil18, file="BRA18.RData")

#Chile
Chile16 <- read_dta("Chile_16.dta")

val_labels(Chile16$pais) <- NULL
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val_labels(Chile16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Chile16$b1) <- NULL
val_labels(Chile16$b2) <- NULL
val_labels(Chile16$b3) <- NULL 
val_labels(Chile16$b4) <- NULL 
val_labels(Chile16$b6) <- NULL 
val_labels(Chile16$b13) <- NULL
val_labels(Chile16$b18) <- NULL
val_labels(Chile16$b21) <- NULL
val_labels(Chile16$b21a) <- NULL
val_labels(Chile16$b32) <- NULL
val_labels(Chile16$b37) <- NULL
val_labels(Chile16$b47a) <- NULL
val_labels(Chile16$ing4) <- NULL
val_labels(Chile16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Chile16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Chile16$aoj11) <- NULL
val_labels(Chile16$it1) <- NULL
val_labels(Chile16$jc10) <- NULL
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save(Chile16, file="CHI16.RData")

#Chile 2018
Chile18 <- read_dta("Chile_18.dta")

val_labels(Chile18$pais) <- NULL
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#Variáveis dependentes
val_labels(Chile18$b1) <- NULL
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val_labels(Chile18$b3) <- NULL 
val_labels(Chile18$b4) <- NULL 
val_labels(Chile18$b6) <- NULL 
val_labels(Chile18$b13) <- NULL
val_labels(Chile18$b18) <- NULL
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val_labels(Chile18$b21a) <- NULL
val_labels(Chile18$b32) <- NULL
val_labels(Chile18$b37) <- NULL
val_labels(Chile18$b47a) <- NULL
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#Variáveis independentes
val_labels(Chile18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Chile18$aoj11) <- NULL
val_labels(Chile18$it1) <- NULL
val_labels(Chile18$jc10) <- NULL
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save(Chile18, file="CHI18.RData")

#Colômbia
Colombia16 <- read_dta("Colombia_16.dta")

val_labels(Colombia16$pais) <- NULL
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#Variáveis dependentes
val_labels(Colombia16$b1) <- NULL
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val_labels(Colombia16$b3) <- NULL 
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val_labels(Colombia16$b6) <- NULL 
val_labels(Colombia16$b13) <- NULL
val_labels(Colombia16$b18) <- NULL
val_labels(Colombia16$b21) <- NULL
val_labels(Colombia16$b21a) <- NULL
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val_labels(Colombia16$b37) <- NULL
val_labels(Colombia16$b47a) <- NULL
val_labels(Colombia16$ing4) <- NULL
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#Variáveis independentes
val_labels(Colombia16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Colombia16$aoj11) <- NULL
val_labels(Colombia16$it1) <- NULL
val_labels(Colombia16$jc10) <- NULL
val_labels(Colombia16$jc13) <- NULL
val_labels(Colombia16$q1) <- NULL
val_labels(Colombia16$q2) <- NULL
val_labels(Colombia16$ed) <- NULL
val_labels(Colombia16$q10new) <- NULL
val_labels(Colombia16$etid) <- NULL
val_labels(Colombia16$soct2) <- NULL
val_labels(Colombia16$idio2) <- NULL
val_labels(Colombia16$infrax) <- NULL
val_labels(Colombia16$exc14) <- NULL
val_labels(Colombia16$cp8) <- NULL
val_labels(Colombia16$prot3) <- NULL
val_labels(Colombia16$vb2) <- NULL

save(Colombia16, file="COL16.RData")

#Colombia 2018
Colombia18 <- read_dta("Colombia_18.dta")

val_labels(Colombia18$pais) <- NULL
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val_labels(Colombia18$ur) <- NULL
val_labels(Colombia18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Colombia18$b1) <- NULL
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val_labels(Colombia18$b3) <- NULL 
val_labels(Colombia18$b4) <- NULL 
val_labels(Colombia18$b6) <- NULL 
val_labels(Colombia18$b13) <- NULL
val_labels(Colombia18$b18) <- NULL
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val_labels(Colombia18$ing4) <- NULL
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#Variáveis independentes
val_labels(Colombia18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Colombia18$aoj11) <- NULL
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val_labels(Colombia18$jc10) <- NULL
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save(Colombia18, file="COL18.RData")

#Costa Rica
CostaRica16 <- read_dta("CostaRica_16.dta")

val_labels(CostaRica16$pais) <- NULL
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val_labels(CostaRica16$ur) <- NULL
val_labels(CostaRica16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(CostaRica16$b1) <- NULL
val_labels(CostaRica16$b2) <- NULL
val_labels(CostaRica16$b3) <- NULL 
val_labels(CostaRica16$b4) <- NULL 
val_labels(CostaRica16$b6) <- NULL 
val_labels(CostaRica16$b13) <- NULL
val_labels(CostaRica16$b18) <- NULL
val_labels(CostaRica16$b21) <- NULL
val_labels(CostaRica16$b21a) <- NULL
val_labels(CostaRica16$b32) <- NULL
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val_labels(CostaRica16$ing4) <- NULL
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#Variáveis independentes
val_labels(CostaRica16$vic1ext) <- NULL
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save(CostaRica16, file="COS16.RData")

#Costa Rica 2018
CostaRica18 <- read_dta("CostaRica_18.dta")

val_labels(CostaRica18$pais) <- NULL
val_labels(CostaRica18$wt) <- NULL
val_labels(CostaRica18$ur) <- NULL
val_labels(CostaRica18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(CostaRica18$b1) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b2) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b3) <- NULL 
val_labels(CostaRica18$b4) <- NULL 
val_labels(CostaRica18$b6) <- NULL 
val_labels(CostaRica18$b13) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b18) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b21) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b21a) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b32) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b37) <- NULL
val_labels(CostaRica18$b47a) <- NULL
val_labels(CostaRica18$ing4) <- NULL
val_labels(CostaRica18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(CostaRica18$vic1ext) <- NULL
val_labels(CostaRica18$aoj11) <- NULL
val_labels(CostaRica18$it1) <- NULL
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val_labels(CostaRica18$jc13) <- NULL
val_labels(CostaRica18$q1) <- NULL
val_labels(CostaRica18$q2) <- NULL
val_labels(CostaRica18$ed) <- NULL
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val_labels(CostaRica18$soct2) <- NULL
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val_labels(CostaRica18$vb2) <- NULL

save(CostaRica18, file="COS18.RData")


#El Salvador
ElSalvador16 <- read_dta("ElSalvador_16.dta")

val_labels(ElSalvador16$pais) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$wt) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$ur) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(ElSalvador16$b1) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b2) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b3) <- NULL 
val_labels(ElSalvador16$b4) <- NULL 
val_labels(ElSalvador16$b6) <- NULL 
val_labels(ElSalvador16$b13) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b18) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b21) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b21a) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b32) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b37) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$b47a) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$ing4) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(ElSalvador16$vic1ext) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$aoj11) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$it1) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$jc10) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$jc13) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$q1) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$q2) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$ed) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$q10new) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$etid) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$soct2) <- NULL
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val_labels(ElSalvador16$infrax) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$exc14) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$cp8) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$prot3) <- NULL
val_labels(ElSalvador16$vb2) <- NULL

save(ElSalvador16, file="ELS16.RData")

#El Salvador 2018
ElSalvador18 <- read_dta("ElSalvador_18.dta")

val_labels(ElSalvador18$pais) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$wt) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$ur) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(ElSalvador18$b1) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b2) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b3) <- NULL 
val_labels(ElSalvador18$b4) <- NULL 
val_labels(ElSalvador18$b6) <- NULL 
val_labels(ElSalvador18$b13) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b18) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b21) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b21a) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b32) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b37) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$b47a) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$ing4) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(ElSalvador18$vic1ext) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$aoj11) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$it1) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$jc10) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$jc13) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$q1) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$q2) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$ed) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$q10new) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$etid) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$soct2) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$idio2) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$infrax) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$exc14) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$cp8) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$prot3) <- NULL
val_labels(ElSalvador18$vb2) <- NULL

save(ElSalvador18, file="ELS18.RData")


#Equador
Equador16 <- read_dta("Equador_16.dta")

val_labels(Equador16$pais) <- NULL
val_labels(Equador16$wt) <- NULL
val_labels(Equador16$ur) <- NULL
val_labels(Equador16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Equador16$b1) <- NULL
val_labels(Equador16$b2) <- NULL
val_labels(Equador16$b3) <- NULL 
val_labels(Equador16$b4) <- NULL 
val_labels(Equador16$b6) <- NULL 
val_labels(Equador16$b13) <- NULL
val_labels(Equador16$b18) <- NULL
val_labels(Equador16$b21) <- NULL
val_labels(Equador16$b21a) <- NULL
val_labels(Equador16$b32) <- NULL
val_labels(Equador16$b37) <- NULL
val_labels(Equador16$b47a) <- NULL
val_labels(Equador16$ing4) <- NULL
val_labels(Equador16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Equador16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Equador16$aoj11) <- NULL
val_labels(Equador16$it1) <- NULL
val_labels(Equador16$jc10) <- NULL
val_labels(Equador16$jc13) <- NULL
val_labels(Equador16$q1) <- NULL
val_labels(Equador16$q2) <- NULL
val_labels(Equador16$ed) <- NULL
val_labels(Equador16$q10new) <- NULL
val_labels(Equador16$etid) <- NULL
val_labels(Equador16$soct2) <- NULL
val_labels(Equador16$idio2) <- NULL
val_labels(Equador16$infrax) <- NULL
val_labels(Equador16$exc14) <- NULL
val_labels(Equador16$cp8) <- NULL
val_labels(Equador16$prot3) <- NULL
val_labels(Equador16$vb2) <- NULL

save(Equador16, file="EQU16.RData")

#Equador 2018
Equador18 <- read_dta("Equador_18.dta")

val_labels(Equador18$pais) <- NULL
val_labels(Equador18$wt) <- NULL
val_labels(Equador18$ur) <- NULL
val_labels(Equador18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Equador18$b1) <- NULL
val_labels(Equador18$b2) <- NULL
val_labels(Equador18$b3) <- NULL 
val_labels(Equador18$b4) <- NULL 
val_labels(Equador18$b6) <- NULL 
val_labels(Equador18$b13) <- NULL
val_labels(Equador18$b18) <- NULL
val_labels(Equador18$b21) <- NULL
val_labels(Equador18$b21a) <- NULL
val_labels(Equador18$b32) <- NULL
val_labels(Equador18$b37) <- NULL
val_labels(Equador18$b47a) <- NULL
val_labels(Equador18$ing4) <- NULL
val_labels(Equador18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Equador18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Equador18$aoj11) <- NULL
val_labels(Equador18$it1) <- NULL
val_labels(Equador18$jc10) <- NULL
val_labels(Equador18$jc13) <- NULL
val_labels(Equador18$q1) <- NULL
val_labels(Equador18$q2) <- NULL
val_labels(Equador18$ed) <- NULL
val_labels(Equador18$q10new) <- NULL
val_labels(Equador18$etid) <- NULL
val_labels(Equador18$soct2) <- NULL
val_labels(Equador18$idio2) <- NULL
val_labels(Equador18$infrax) <- NULL
val_labels(Equador18$exc14) <- NULL
val_labels(Equador18$cp8) <- NULL
val_labels(Equador18$prot3) <- NULL
val_labels(Equador18$vb2) <- NULL

save(Equador18, file="EQU18.RData")


#Guatemala
Guatemala16 <- read_dta("Guatemala_16.dta")

val_labels(Guatemala16$pais) <- NULL
val_labels(Guatemala16$wt) <- NULL
val_labels(Guatemala16$ur) <- NULL
val_labels(Guatemala16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Guatemala16$b1) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b2) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b3) <- NULL 
val_labels(Guatemala16$b4) <- NULL 
val_labels(Guatemala16$b6) <- NULL 
val_labels(Guatemala16$b13) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b18) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b21) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b21a) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b32) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b37) <- NULL
val_labels(Guatemala16$b47a) <- NULL
val_labels(Guatemala16$ing4) <- NULL
val_labels(Guatemala16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Guatemala16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Guatemala16$aoj11) <- NULL
val_labels(Guatemala16$it1) <- NULL
val_labels(Guatemala16$jc10) <- NULL
val_labels(Guatemala16$jc13) <- NULL
val_labels(Guatemala16$q1) <- NULL
val_labels(Guatemala16$q2) <- NULL
val_labels(Guatemala16$ed) <- NULL
val_labels(Guatemala16$q10new) <- NULL
val_labels(Guatemala16$etid) <- NULL
val_labels(Guatemala16$soct2) <- NULL
val_labels(Guatemala16$idio2) <- NULL
val_labels(Guatemala16$infrax) <- NULL
val_labels(Guatemala16$exc14) <- NULL
val_labels(Guatemala16$cp8) <- NULL
val_labels(Guatemala16$prot3) <- NULL
val_labels(Guatemala16$vb2) <- NULL

save(Guatemala16, file="GUA16.RData")

#Guatemala 2018
Guatemala18 <- read_dta("Guatemala_18.dta")

val_labels(Guatemala18$pais) <- NULL
val_labels(Guatemala18$wt) <- NULL
val_labels(Guatemala18$ur) <- NULL
val_labels(Guatemala18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Guatemala18$b1) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b2) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b3) <- NULL 
val_labels(Guatemala18$b4) <- NULL 
val_labels(Guatemala18$b6) <- NULL 
val_labels(Guatemala18$b13) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b18) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b21) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b21a) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b32) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b37) <- NULL
val_labels(Guatemala18$b47a) <- NULL
val_labels(Guatemala18$ing4) <- NULL
val_labels(Guatemala18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Guatemala18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Guatemala18$aoj11) <- NULL
val_labels(Guatemala18$it1) <- NULL
val_labels(Guatemala18$jc10) <- NULL
val_labels(Guatemala18$jc13) <- NULL
val_labels(Guatemala18$q1) <- NULL
val_labels(Guatemala18$q2) <- NULL
val_labels(Guatemala18$ed) <- NULL
val_labels(Guatemala18$q10new) <- NULL
val_labels(Guatemala18$etid) <- NULL
val_labels(Guatemala18$soct2) <- NULL
val_labels(Guatemala18$idio2) <- NULL
val_labels(Guatemala18$infrax) <- NULL
val_labels(Guatemala18$exc14) <- NULL
val_labels(Guatemala18$cp8) <- NULL
val_labels(Guatemala18$prot3) <- NULL
val_labels(Guatemala18$vb2) <- NULL

save(Guatemala18, file="GUA18.RData")

#Honduras
Honduras16 <- read_dta("Honduras_16.dta")

val_labels(Honduras16$pais) <- NULL
val_labels(Honduras16$wt) <- NULL
val_labels(Honduras16$ur) <- NULL
val_labels(Honduras16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Honduras16$b1) <- NULL
val_labels(Honduras16$b2) <- NULL
val_labels(Honduras16$b3) <- NULL 
val_labels(Honduras16$b4) <- NULL 
val_labels(Honduras16$b6) <- NULL 
val_labels(Honduras16$b13) <- NULL
val_labels(Honduras16$b18) <- NULL
val_labels(Honduras16$b21) <- NULL
val_labels(Honduras16$b21a) <- NULL
val_labels(Honduras16$b32) <- NULL
val_labels(Honduras16$b37) <- NULL
val_labels(Honduras16$b47a) <- NULL
val_labels(Honduras16$ing4) <- NULL
val_labels(Honduras16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Honduras16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Honduras16$aoj11) <- NULL
val_labels(Honduras16$it1) <- NULL
val_labels(Honduras16$jc10) <- NULL
val_labels(Honduras16$jc13) <- NULL
val_labels(Honduras16$q1) <- NULL
val_labels(Honduras16$q2) <- NULL
val_labels(Honduras16$ed) <- NULL
val_labels(Honduras16$q10new) <- NULL
val_labels(Honduras16$etid) <- NULL
val_labels(Honduras16$soct2) <- NULL
val_labels(Honduras16$idio2) <- NULL
val_labels(Honduras16$infrax) <- NULL
val_labels(Honduras16$exc14) <- NULL
val_labels(Honduras16$cp8) <- NULL
val_labels(Honduras16$prot3) <- NULL
val_labels(Honduras16$vb2) <- NULL

save(Honduras16, file="HON16.RData")

#Honduras 2018
Honduras18 <- read_dta("Honduras_18.dta")

val_labels(Honduras18$pais) <- NULL
val_labels(Honduras18$wt) <- NULL
val_labels(Honduras18$ur) <- NULL
val_labels(Honduras18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Honduras18$b1) <- NULL
val_labels(Honduras18$b2) <- NULL
val_labels(Honduras18$b3) <- NULL 
val_labels(Honduras18$b4) <- NULL 
val_labels(Honduras18$b6) <- NULL 
val_labels(Honduras18$b13) <- NULL
val_labels(Honduras18$b18) <- NULL
val_labels(Honduras18$b21) <- NULL
val_labels(Honduras18$b21a) <- NULL
val_labels(Honduras18$b32) <- NULL
val_labels(Honduras18$b37) <- NULL
val_labels(Honduras18$b47a) <- NULL
val_labels(Honduras18$ing4) <- NULL
val_labels(Honduras18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Honduras18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Honduras18$aoj11) <- NULL
val_labels(Honduras18$it1) <- NULL
val_labels(Honduras18$jc10) <- NULL
val_labels(Honduras18$jc13) <- NULL
val_labels(Honduras18$q1) <- NULL
val_labels(Honduras18$q2) <- NULL
val_labels(Honduras18$ed) <- NULL
val_labels(Honduras18$q10new) <- NULL
val_labels(Honduras18$etid) <- NULL
val_labels(Honduras18$soct2) <- NULL
val_labels(Honduras18$idio2) <- NULL
val_labels(Honduras18$infrax) <- NULL
val_labels(Honduras18$exc14) <- NULL
val_labels(Honduras18$cp8) <- NULL
val_labels(Honduras18$prot3) <- NULL
val_labels(Honduras18$vb2) <- NULL

save(Honduras18, file="HON18.RData")


#México
Mexico16 <- read_dta("Mexico_16.dta")

val_labels(Mexico16$pais) <- NULL
val_labels(Mexico16$wt) <- NULL
val_labels(Mexico16$ur) <- NULL
val_labels(Mexico16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Mexico16$b1) <- NULL
val_labels(Mexico16$b2) <- NULL
val_labels(Mexico16$b3) <- NULL 
val_labels(Mexico16$b4) <- NULL 
val_labels(Mexico16$b6) <- NULL 
val_labels(Mexico16$b13) <- NULL
val_labels(Mexico16$b18) <- NULL
val_labels(Mexico16$b21) <- NULL
val_labels(Mexico16$b21a) <- NULL
val_labels(Mexico16$b32) <- NULL
val_labels(Mexico16$b37) <- NULL
val_labels(Mexico16$b47a) <- NULL
val_labels(Mexico16$ing4) <- NULL
val_labels(Mexico16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Mexico16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Mexico16$aoj11) <- NULL
val_labels(Mexico16$it1) <- NULL
val_labels(Mexico16$jc10) <- NULL
val_labels(Mexico16$jc13) <- NULL
val_labels(Mexico16$q1) <- NULL
val_labels(Mexico16$q2) <- NULL
val_labels(Mexico16$ed) <- NULL
val_labels(Mexico16$q10new) <- NULL
val_labels(Mexico16$etid) <- NULL
val_labels(Mexico16$soct2) <- NULL
val_labels(Mexico16$idio2) <- NULL
val_labels(Mexico16$infrax) <- NULL
val_labels(Mexico16$exc14) <- NULL
val_labels(Mexico16$cp8) <- NULL
val_labels(Mexico16$prot3) <- NULL
val_labels(Mexico16$vb2) <- NULL

save(Mexico16, file="MEX16.RData")

#México 2018
Mexico18 <- read_dta("Mexico_18.dta")

val_labels(Mexico18$pais) <- NULL
val_labels(Mexico18$wt) <- NULL
val_labels(Mexico18$ur) <- NULL
val_labels(Mexico18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Mexico18$b1) <- NULL
val_labels(Mexico18$b2) <- NULL
val_labels(Mexico18$b3) <- NULL 
val_labels(Mexico18$b4) <- NULL 
val_labels(Mexico18$b6) <- NULL 
val_labels(Mexico18$b13) <- NULL
val_labels(Mexico18$b18) <- NULL
val_labels(Mexico18$b21) <- NULL
val_labels(Mexico18$b21a) <- NULL
val_labels(Mexico18$b32) <- NULL
val_labels(Mexico18$b37) <- NULL
val_labels(Mexico18$b47a) <- NULL
val_labels(Mexico18$ing4) <- NULL
val_labels(Mexico18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Mexico18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Mexico18$aoj11) <- NULL
val_labels(Mexico18$it1) <- NULL
val_labels(Mexico18$jc10) <- NULL
val_labels(Mexico18$jc13) <- NULL
val_labels(Mexico18$q1) <- NULL
val_labels(Mexico18$q2) <- NULL
val_labels(Mexico18$ed) <- NULL
val_labels(Mexico18$q10new) <- NULL
val_labels(Mexico18$etid) <- NULL
val_labels(Mexico18$soct2) <- NULL
val_labels(Mexico18$idio2) <- NULL
val_labels(Mexico18$infrax) <- NULL
val_labels(Mexico18$exc14) <- NULL
val_labels(Mexico18$cp8) <- NULL
val_labels(Mexico18$prot3) <- NULL
val_labels(Mexico18$vb2) <- NULL

save(Mexico18, file="MEX18.RData")

#Nicarágua
Nicaragua16 <- read_dta("Nicaragua_16.dta")

val_labels(Nicaragua16$pais) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$wt) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$ur) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Nicaragua16$b1) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b2) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b3) <- NULL 
val_labels(Nicaragua16$b4) <- NULL 
val_labels(Nicaragua16$b6) <- NULL 
val_labels(Nicaragua16$b13) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b18) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b21) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b21a) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b32) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b37) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$b47a) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$ing4) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Nicaragua16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$aoj11) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$it1) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$jc10) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$jc13) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$q1) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$q2) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$ed) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$q10new) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$etid) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$soct2) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$idio2) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$infrax) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$exc14) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$cp8) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$prot3) <- NULL
val_labels(Nicaragua16$vb2) <- NULL

save(Nicaragua16, file="NIC16.RData")

#México 2018
Nicaragua18 <- read_dta("Nicaragua_18.dta")

val_labels(Nicaragua18$pais) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$wt) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$ur) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Nicaragua18$b1) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b2) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b3) <- NULL 
val_labels(Nicaragua18$b4) <- NULL 
val_labels(Nicaragua18$b6) <- NULL 
val_labels(Nicaragua18$b13) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b18) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b21) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b21a) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b32) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b37) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$b47a) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$ing4) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Nicaragua18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$aoj11) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$it1) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$jc10) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$jc13) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$q1) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$q2) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$ed) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$q10new) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$etid) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$soct2) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$idio2) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$infrax) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$exc14) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$cp8) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$prot3) <- NULL
val_labels(Nicaragua18$vb2) <- NULL

save(Nicaragua18, file="NIC18.RData")


#Panamá
Panama16 <- read_dta("Panama_16.dta")

val_labels(Panama16$pais) <- NULL
val_labels(Panama16$wt) <- NULL
val_labels(Panama16$ur) <- NULL
val_labels(Panama16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Panama16$b1) <- NULL
val_labels(Panama16$b2) <- NULL
val_labels(Panama16$b3) <- NULL 
val_labels(Panama16$b4) <- NULL 
val_labels(Panama16$b6) <- NULL 
val_labels(Panama16$b13) <- NULL
val_labels(Panama16$b18) <- NULL
val_labels(Panama16$b21) <- NULL
val_labels(Panama16$b21a) <- NULL
val_labels(Panama16$b32) <- NULL
val_labels(Panama16$b37) <- NULL
val_labels(Panama16$b47a) <- NULL
val_labels(Panama16$ing4) <- NULL
val_labels(Panama16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Panama16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Panama16$aoj11) <- NULL
val_labels(Panama16$it1) <- NULL
val_labels(Panama16$jc10) <- NULL
val_labels(Panama16$jc13) <- NULL
val_labels(Panama16$q1) <- NULL
val_labels(Panama16$q2) <- NULL
val_labels(Panama16$ed) <- NULL
val_labels(Panama16$q10new) <- NULL
val_labels(Panama16$etid) <- NULL
val_labels(Panama16$soct2) <- NULL
val_labels(Panama16$idio2) <- NULL
val_labels(Panama16$infrax) <- NULL
val_labels(Panama16$exc14) <- NULL
val_labels(Panama16$cp8) <- NULL
val_labels(Panama16$prot3) <- NULL
val_labels(Panama16$vb2) <- NULL

save(Panama16, file="PAN16.RData")

#Panamá 2018
Panama18 <- read_dta("Panama_18.dta")

val_labels(Panama18$pais) <- NULL
val_labels(Panama18$wt) <- NULL
val_labels(Panama18$ur) <- NULL
val_labels(Panama18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Panama18$b1) <- NULL
val_labels(Panama18$b2) <- NULL
val_labels(Panama18$b3) <- NULL 
val_labels(Panama18$b4) <- NULL 
val_labels(Panama18$b6) <- NULL 
val_labels(Panama18$b13) <- NULL
val_labels(Panama18$b18) <- NULL
val_labels(Panama18$b21) <- NULL
val_labels(Panama18$b21a) <- NULL
val_labels(Panama18$b32) <- NULL
val_labels(Panama18$b37) <- NULL
val_labels(Panama18$b47a) <- NULL
val_labels(Panama18$ing4) <- NULL
val_labels(Panama18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Panama18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Panama18$aoj11) <- NULL
val_labels(Panama18$it1) <- NULL
val_labels(Panama18$jc10) <- NULL
val_labels(Panama18$jc13) <- NULL
val_labels(Panama18$q1) <- NULL
val_labels(Panama18$q2) <- NULL
val_labels(Panama18$ed) <- NULL
val_labels(Panama18$q10new) <- NULL
val_labels(Panama18$etid) <- NULL
val_labels(Panama18$soct2) <- NULL
val_labels(Panama18$idio2) <- NULL
val_labels(Panama18$infrax) <- NULL
val_labels(Panama18$exc14) <- NULL
val_labels(Panama18$cp8) <- NULL
val_labels(Panama18$prot3) <- NULL
val_labels(Panama18$vb2) <- NULL

save(Panama18, file="PAN18.RData")

#Paraguai
Paraguai16 <- read_dta("Paraguai_16.dta")

val_labels(Paraguai16$pais) <- NULL
val_labels(Paraguai16$wt) <- NULL
val_labels(Paraguai16$ur) <- NULL
val_labels(Paraguai16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Paraguai16$b1) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b2) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b3) <- NULL 
val_labels(Paraguai16$b4) <- NULL 
val_labels(Paraguai16$b6) <- NULL 
val_labels(Paraguai16$b13) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b18) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b21) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b21a) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b32) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b37) <- NULL
val_labels(Paraguai16$b47a) <- NULL
val_labels(Paraguai16$ing4) <- NULL
val_labels(Paraguai16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Paraguai16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Paraguai16$aoj11) <- NULL
val_labels(Paraguai16$it1) <- NULL
val_labels(Paraguai16$jc10) <- NULL
val_labels(Paraguai16$jc13) <- NULL
val_labels(Paraguai16$q1) <- NULL
val_labels(Paraguai16$q2) <- NULL
val_labels(Paraguai16$ed) <- NULL
val_labels(Paraguai16$q10new) <- NULL
val_labels(Paraguai16$etid) <- NULL
val_labels(Paraguai16$soct2) <- NULL
val_labels(Paraguai16$idio2) <- NULL
val_labels(Paraguai16$infrax) <- NULL
val_labels(Paraguai16$exc14) <- NULL
val_labels(Paraguai16$cp8) <- NULL
val_labels(Paraguai16$prot3) <- NULL
val_labels(Paraguai16$vb2) <- NULL

save(Paraguai16, file="PAR16.RData")

#Paraguai 2018
Paraguai18 <- read_dta("Paraguai_18.dta")

val_labels(Paraguai18$pais) <- NULL
val_labels(Paraguai18$wt) <- NULL
val_labels(Paraguai18$ur) <- NULL
val_labels(Paraguai18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Paraguai18$b1) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b2) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b3) <- NULL 
val_labels(Paraguai18$b4) <- NULL 
val_labels(Paraguai18$b6) <- NULL 
val_labels(Paraguai18$b13) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b18) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b21) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b21a) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b32) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b37) <- NULL
val_labels(Paraguai18$b47a) <- NULL
val_labels(Paraguai18$ing4) <- NULL
val_labels(Paraguai18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Paraguai18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Paraguai18$aoj11) <- NULL
val_labels(Paraguai18$it1) <- NULL
val_labels(Paraguai18$jc10) <- NULL
val_labels(Paraguai18$jc13) <- NULL
val_labels(Paraguai18$q1) <- NULL
val_labels(Paraguai18$q2) <- NULL
val_labels(Paraguai18$ed) <- NULL
val_labels(Paraguai18$q10new) <- NULL
val_labels(Paraguai18$etid) <- NULL
val_labels(Paraguai18$soct2) <- NULL
val_labels(Paraguai18$idio2) <- NULL
val_labels(Paraguai18$infrax) <- NULL
val_labels(Paraguai18$exc14) <- NULL
val_labels(Paraguai18$cp8) <- NULL
val_labels(Paraguai18$prot3) <- NULL
val_labels(Paraguai18$vb2) <- NULL

save(Paraguai18, file="PAR18.RData")

#Peru
Peru16 <- read_dta("Peru_16.dta")

val_labels(Peru16$pais) <- NULL
val_labels(Peru16$wt) <- NULL
val_labels(Peru16$ur) <- NULL
val_labels(Peru16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Peru16$b1) <- NULL
val_labels(Peru16$b2) <- NULL
val_labels(Peru16$b3) <- NULL 
val_labels(Peru16$b4) <- NULL 
val_labels(Peru16$b6) <- NULL 
val_labels(Peru16$b13) <- NULL
val_labels(Peru16$b18) <- NULL
val_labels(Peru16$b21) <- NULL
val_labels(Peru16$b21a) <- NULL
val_labels(Peru16$b32) <- NULL
val_labels(Peru16$b37) <- NULL
val_labels(Peru16$b47a) <- NULL
val_labels(Peru16$ing4) <- NULL
val_labels(Peru16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Peru16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Peru16$aoj11) <- NULL
val_labels(Peru16$it1) <- NULL
val_labels(Peru16$jc10) <- NULL
val_labels(Peru16$jc13) <- NULL
val_labels(Peru16$q1) <- NULL
val_labels(Peru16$q2) <- NULL
val_labels(Peru16$ed) <- NULL
val_labels(Peru16$q10new) <- NULL
val_labels(Peru16$etid) <- NULL
val_labels(Peru16$soct2) <- NULL
val_labels(Peru16$idio2) <- NULL
val_labels(Peru16$infrax) <- NULL
val_labels(Peru16$exc14) <- NULL
val_labels(Peru16$cp8) <- NULL
val_labels(Peru16$prot3) <- NULL
val_labels(Peru16$vb2) <- NULL

save(Peru16, file="PER16.RData")

#Peru 2018
Peru18 <- read_dta("Peru_18.dta")

val_labels(Peru18$pais) <- NULL
val_labels(Peru18$wt) <- NULL
val_labels(Peru18$ur) <- NULL
val_labels(Peru18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Peru18$b1) <- NULL
val_labels(Peru18$b2) <- NULL
val_labels(Peru18$b3) <- NULL 
val_labels(Peru18$b4) <- NULL 
val_labels(Peru18$b6) <- NULL 
val_labels(Peru18$b13) <- NULL
val_labels(Peru18$b18) <- NULL
val_labels(Peru18$b21) <- NULL
val_labels(Peru18$b21a) <- NULL
val_labels(Peru18$b32) <- NULL
val_labels(Peru18$b37) <- NULL
val_labels(Peru18$b47a) <- NULL
val_labels(Peru18$ing4) <- NULL
val_labels(Peru18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Peru18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Peru18$aoj11) <- NULL
val_labels(Peru18$it1) <- NULL
val_labels(Peru18$jc10) <- NULL
val_labels(Peru18$jc13) <- NULL
val_labels(Peru18$q1) <- NULL
val_labels(Peru18$q2) <- NULL
val_labels(Peru18$ed) <- NULL
val_labels(Peru18$q10new) <- NULL
val_labels(Peru18$etid) <- NULL
val_labels(Peru18$soct2) <- NULL
val_labels(Peru18$idio2) <- NULL
val_labels(Peru18$infrax) <- NULL
val_labels(Peru18$exc14) <- NULL
val_labels(Peru18$cp8) <- NULL
val_labels(Peru18$prot3) <- NULL
val_labels(Peru18$vb2) <- NULL

save(Peru18, file="PER18.RData")

#República Dominicana
RepublicaDominicana16 <- read_dta("RepublicaDominicana_16.dta")

val_labels(RepublicaDominicana16$pais) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$wt) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$ur) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(RepublicaDominicana16$b1) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b3) <- NULL 
val_labels(RepublicaDominicana16$b4) <- NULL 
val_labels(RepublicaDominicana16$b6) <- NULL 
val_labels(RepublicaDominicana16$b13) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b18) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b21) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b21a) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b32) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b37) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$b47a) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$ing4) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(RepublicaDominicana16$vic1ext) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$aoj11) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$it1) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$jc10) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$jc13) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$q1) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$q2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$ed) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$q10new) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$etid) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$soct2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$idio2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$infrax) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$exc14) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$cp8) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$prot3) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana16$vb2) <- NULL

save(RepublicaDominicana16, file="REP16.RData")

#República Dominicana 2018
RepublicaDominicana18 <- read_dta("RepublicaDominicana_18.dta")

val_labels(RepublicaDominicana18$pais) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$wt) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$ur) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(RepublicaDominicana18$b1) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b3) <- NULL 
val_labels(RepublicaDominicana18$b4) <- NULL 
val_labels(RepublicaDominicana18$b6) <- NULL 
val_labels(RepublicaDominicana18$b13) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b18) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b21) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b21a) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b32) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b37) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$b47a) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$ing4) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(RepublicaDominicana18$vic1ext) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$aoj11) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$it1) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$jc10) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$jc13) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$q1) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$q2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$ed) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$q10new) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$etid) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$soct2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$idio2) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$infrax) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$exc14) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$cp8) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$prot3) <- NULL
val_labels(RepublicaDominicana18$vb2) <- NULL

save(RepublicaDominicana18, file="REP18.RData")

#Uruguai
Uruguai16 <- read_dta("Uruguai_16.dta")

val_labels(Uruguai16$pais) <- NULL
val_labels(Uruguai16$wt) <- NULL
val_labels(Uruguai16$ur) <- NULL
val_labels(Uruguai16$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Uruguai16$b1) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b2) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b3) <- NULL 
val_labels(Uruguai16$b4) <- NULL 
val_labels(Uruguai16$b6) <- NULL 
val_labels(Uruguai16$b13) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b18) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b21) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b21a) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b32) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b37) <- NULL
val_labels(Uruguai16$b47a) <- NULL
val_labels(Uruguai16$ing4) <- NULL
val_labels(Uruguai16$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Uruguai16$vic1ext) <- NULL
val_labels(Uruguai16$aoj11) <- NULL
val_labels(Uruguai16$it1) <- NULL
val_labels(Uruguai16$jc10) <- NULL
val_labels(Uruguai16$jc13) <- NULL
val_labels(Uruguai16$q1) <- NULL
val_labels(Uruguai16$q2) <- NULL
val_labels(Uruguai16$ed) <- NULL
val_labels(Uruguai16$q10new) <- NULL
val_labels(Uruguai16$etid) <- NULL
val_labels(Uruguai16$soct2) <- NULL
val_labels(Uruguai16$idio2) <- NULL
val_labels(Uruguai16$infrax) <- NULL
val_labels(Uruguai16$exc14) <- NULL
val_labels(Uruguai16$cp8) <- NULL
val_labels(Uruguai16$prot3) <- NULL
val_labels(Uruguai16$vb2) <- NULL

save(Uruguai16, file="URU16.RData")

#República Dominicana 2018
Uruguai18 <- read_dta("Uruguai_18.dta")

val_labels(Uruguai18$pais) <- NULL
val_labels(Uruguai18$wt) <- NULL
val_labels(Uruguai18$ur) <- NULL
val_labels(Uruguai18$a4) <- NULL

#Variáveis dependentes
val_labels(Uruguai18$b1) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b2) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b3) <- NULL 
val_labels(Uruguai18$b4) <- NULL 
val_labels(Uruguai18$b6) <- NULL 
val_labels(Uruguai18$b13) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b18) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b21) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b21a) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b32) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b37) <- NULL
val_labels(Uruguai18$b47a) <- NULL
val_labels(Uruguai18$ing4) <- NULL
val_labels(Uruguai18$pn4) <- NULL

#Variáveis independentes
val_labels(Uruguai18$vic1ext) <- NULL
val_labels(Uruguai18$aoj11) <- NULL
val_labels(Uruguai18$it1) <- NULL
val_labels(Uruguai18$jc10) <- NULL
val_labels(Uruguai18$jc13) <- NULL
val_labels(Uruguai18$q1) <- NULL
val_labels(Uruguai18$q2) <- NULL
val_labels(Uruguai18$ed) <- NULL
val_labels(Uruguai18$q10new) <- NULL
val_labels(Uruguai18$etid) <- NULL
val_labels(Uruguai18$soct2) <- NULL
val_labels(Uruguai18$idio2) <- NULL
val_labels(Uruguai18$infrax) <- NULL
val_labels(Uruguai18$exc14) <- NULL
val_labels(Uruguai18$cp8) <- NULL
val_labels(Uruguai18$prot3) <- NULL
val_labels(Uruguai18$vb2) <- NULL

save(Uruguai18, file="URU18.RData")


```

```{r}
#Extração das variáveis
ARG16 <-subset(Argentina16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


ARG18 <-subset(Argentina18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

BOL16 <-subset(Bolivia16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


BOL18 <-subset(Bolivia18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

BRA16 <-subset(Brasil16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


BRA18 <-subset(Brasil18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

CHI16 <-subset(Chile16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


CHI18 <-subset(Chile18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


COL16 <-subset(Colombia16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
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                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


COL18 <-subset(Colombia18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
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                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

COS16 <-subset(CostaRica16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
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                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


COS18 <-subset(CostaRica18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
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                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


ELS16 <-subset(ElSalvador16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


ELS18 <-subset(ElSalvador18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

EQU16 <-subset(Equador16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
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                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


EQU18 <-subset(Equador18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
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                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

GUA16 <-subset(Guatemala16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
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                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


GUA18 <-subset(Guatemala18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

HON16 <-subset(Honduras16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


HON18 <-subset(Honduras18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


MEX16 <-subset(Mexico16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


MEX18 <-subset(Mexico18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
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                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

NIC16 <-subset(Nicaragua16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
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                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


NIC18 <-subset(Nicaragua18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
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                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

#Obs: Nicaragua18 não possui a variável infrax, por isso a variável foi excluída para a junção dos bancos.

PAN16 <-subset(Panama16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


PAN18 <-subset(Panama18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

PAR16 <-subset(Paraguai16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


PAR18 <-subset(Paraguai18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

PER16 <-subset(Peru16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


PER18 <-subset(Peru18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

REP16 <-subset(RepublicaDominicana16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


REP18 <-subset(RepublicaDominicana18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))

URU16 <-subset(Uruguai16, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


URU18 <-subset(Uruguai18, select=c("pais", "wt", "ur", "a4",
                                     "b1", "b2", "b3", "b4",
                                     "b6", "b13", "b18","b21",
                                     "b21a", "b32", "b37", "b47a",
                                     "ing4", "pn4", "vic1ext", "aoj11",
                                     "it1", "jc10", "q1",
                                     "q2", "ed", "q10new",
                                     "etid", "soct2", "idio2",
                                     "exc14", "cp8", "prot3", "vb2"))


```

```{r}
#Criação da variável pais_recod para juntar dos bancos de dados
library(car)
ARG16$pais_recod <- recode(ARG16$pais, "17=1716")
ARG18$pais_recod <- recode(ARG18$pais, "17=1718")
BOL16$pais_recod <- recode(BOL16$pais, "10=1016")
BOL18$pais_recod <- recode(BOL18$pais, "10=1018")
BRA16$pais_recod <- recode(BRA16$pais, "15=1516")
BRA18$pais_recod <- recode(BRA18$pais, "15=1518")
CHI16$pais_recod <- recode(CHI16$pais, "13=1316")
CHI18$pais_recod <- recode(CHI18$pais, "13=1318")
COL16$pais_recod <- recode(COL16$pais, "8=816")
COL18$pais_recod <- recode(COL18$pais, "8=818")
COS16$pais_recod <- recode(COS16$pais, "6=616")
COS18$pais_recod <- recode(COS18$pais, "6=618")
ELS16$pais_recod <- recode(ELS16$pais, "3=316")
ELS18$pais_recod <- recode(ELS18$pais, "3=318")
EQU16$pais_recod <- recode(EQU16$pais, "9=916")
EQU18$pais_recod <- recode(EQU18$pais, "9=918")
GUA16$pais_recod <- recode(GUA16$pais, "2=216")
GUA18$pais_recod <- recode(GUA18$pais, "2=218")
HON16$pais_recod <- recode(HON16$pais, "4=416")
HON18$pais_recod <- recode(HON18$pais, "4=418")
MEX16$pais_recod <- recode(MEX16$pais, "1=116")
MEX18$pais_recod <- recode(MEX18$pais, "1=118")
NIC16$pais_recod <- recode(NIC16$pais, "5=516")
NIC18$pais_recod <- recode(NIC18$pais, "5=518")
PAN16$pais_recod <- recode(PAN16$pais, "7=716")
PAN18$pais_recod <- recode(PAN18$pais, "7=718")
PAR16$pais_recod <- recode(PAR16$pais, "12=1216")
PAR18$pais_recod <- recode(PAR18$pais, "12=1218")
PER16$pais_recod <- recode(PER16$pais, "11=1116")
PER18$pais_recod <- recode(PER18$pais, "11=1118")
REP16$pais_recod <- recode(REP16$pais, "21=2116")
REP18$pais_recod <- recode(REP18$pais, "21=2118")
URU16$pais_recod <- recode(URU16$pais, "14=1416")
URU18$pais_recod <- recode(URU18$pais, "14=1418")
```

```{r}
#Junção dos bancos de dados de nível 1
AL <- rbind (ARG16, ARG18, BOL16, BOL18, BRA16, BRA18,
             CHI16, CHI18, COL16, COL18, COS16, COS18,
             ELS16, ELS18, EQU16, EQU18, GUA16, GUA18,
             HON16, HON18, MEX16, MEX18, NIC16, NIC18,
             PAN16, PAN18, PAR16, PAR18, PER16, PER18, 
             REP16, REP18, URU16, URU18)

```

```{r}
AL$problema.pais <- AL$a4
AL$julga.justo <- AL$b1
AL$resp.inst <- AL$b2
AL$direitos <- AL$b3
AL$org.sist <- AL$b4
AL$apo.sist <- AL$b6
AL$conf.con <- AL$b13
AL$conf.pol <- AL$b18
AL$conf.part <- AL$b21
AL$conf.pres <- AL$b21a
AL$conf.muni <- AL$b32 
AL$conf.mid <- AL$b37
AL$conf.elei <- AL$b47a
AL$democracia <- AL$ing4
AL$satis.democ <- AL$pn4
AL$golpe.crime <- AL$jc10

AL$urbano <- AL$ur
AL$vitim <- AL$vic1ext
AL$sent.ins <- AL$aoj11
AL$sexo <- AL$q1
AL$idade <- AL$q2
AL$escola <- AL$ed
AL$conf.int <- AL$it1
AL$econ.pais <- AL$soct2
AL$econ.ind <- AL$idio2
AL$raça <- AL$etid
AL$rendaf <- AL$q10new

# Transformação de 1-7 para 1-10

AL$resp.inst01 <- AL$resp.inst/max(AL$resp.inst, na.rm = TRUE)
AL$resp.inst10 <- (AL$resp.inst01*10)
AL$julga.justo01 <- AL$julga.justo/max(AL$julga.justo, na.rm = TRUE)
AL$julga.justo10 <- (AL$julga.justo01*10)
AL$direitos01 <- AL$direitos/max(AL$direitos, na.rm = TRUE)
AL$direitos10 <- (AL$direitos01*10)
AL$org.sist01 <- AL$org.sist/max(AL$org.sist, na.rm = TRUE)
AL$org.sist10 <- (AL$org.sist01*10)
AL$apo.sist01 <- AL$apo.sist/max(AL$apo.sist, na.rm = TRUE)
AL$apo.sist10 <- (AL$apo.sist01*10)
AL$conf.con01 <- AL$conf.con/max(AL$conf.con, na.rm = TRUE)
AL$conf.con10 <- (AL$conf.con01*10)
AL$conf.pol01 <- AL$conf.pol/max(AL$conf.pol, na.rm = TRUE)
AL$conf.pol10 <- (AL$conf.pol01*10)
AL$conf.part01 <- AL$conf.part/max(AL$conf.part, na.rm = TRUE)
AL$conf.part10 <- (AL$conf.part01*10)
AL$conf.pres01 <- AL$conf.pres/max(AL$conf.pres, na.rm = TRUE)
AL$conf.pres10 <- (AL$conf.pres01*10)
AL$conf.muni01 <- AL$conf.muni/max(AL$conf.muni, na.rm = TRUE)
AL$conf.muni10 <- (AL$conf.muni01*10)
AL$conf.mid01 <- AL$conf.mid/max(AL$conf.mid, na.rm = TRUE)
AL$conf.mid10 <- (AL$conf.mid01*10)
AL$conf.elei01 <- AL$conf.elei/max(AL$conf.elei, na.rm = TRUE)
AL$conf.elei10 <- (AL$conf.elei01*10)
AL$democrac01 <- AL$democracia/max(AL$democracia, na.rm = TRUE)
AL$democrac10 <- (AL$democrac01*10)
```

```{r}
#Recodificação das variáveis
library(car)
AL$urbano <- recode(AL$urbano, "1=1; 2=0") # Urbano
table(AL$ur)
table(AL$urbano)
class(AL$urbano)

AL$vitim <- recode(AL$vitim, "1=1; 2=0") # Ser vítima
table(AL$vic1ext)
table(AL$vitim)
class(AL$vitim)

table(AL$sent.ins)
AL$sent.ins.dic <- recode(AL$sent.ins, "1:2=0 ; 3:4=1") # Inseguro
table(AL$aoj11)
table(AL$sent.ins.dic)

AL$sexo <- recode(AL$sexo, "1=0; 2=1") # Mulher
table(AL$q1)
table(AL$sexo)

AL$idfx <- cut(AL$idade, 
               breaks=c(0,30,40,50,60,120),
               labels=c("18-30 anos", 
               "31-40 anos", 
               "41-50 anos", 
               "51-60 anos", 
               "61 ou mais"))
table(AL$idfx)
AL$idfx <- as.numeric(AL$idfx)
class(AL$idfx)
table(AL$idfx)
table(AL$q2)

table(AL$etid)
AL$raça.dic <- recode(AL$raça, "2:1506=0; 1=1") # Ser branco
table(AL$raça.dic)

AL$escola.rec <- cut(AL$escola, c(0,14,18)) # 15 ou mais anos de escolaridade
table(AL$escola.rec)
class(AL$escola)

AL$conf.int.dic <- recode(AL$conf.int, "1:2=0; 3:4=1") #Desconfiança
table(AL$conf.int)
table(AL$conf.int.dic)
class(AL$conf.int.dic)

AL$econ.pais.dic <- recode(AL$econ.pais, "1:2=0; 3=1") #Pior
table(AL$econ.pais.dic)

AL$econ.ind.dic <- recode(AL$econ.ind, "1:2=0; 3=1") #Pior)

table(AL$econ.ind)
table(AL$econ.ind.dic)


AL$pais <- recode(AL$pais, "1='Mexico'; 2='Guatemala'; 3='El Salvador';
                 4='Honduras'; 5='Nicarágua'; 6= 'Costa Rica';
                 7='Panamá'; 8='Colômbia'; 9='Equador';
                 10='Bolívia'; 11='Peru'; 12='Paraguai';
                 13='Chile'; 14='Uruguai'; 15='Brasil';
                 17='Argentina'; 21='República Dominicana'")

save(AL, file="AL.RData")

```

```{r}
#Análise fatorial

library(Hmisc) 

#Extração das variáveis que serão usadas na fatorial para um novo banco

#Fatorial com extração obliqua promax limitando os fatores a 2

BancoFatorial <- subset(AL, select = c(resp.inst10, org.sist10,
                                       apo.sist10, julga.justo10,
                                       direitos10, conf.con10,
                                       conf.part10, conf.pres10, 
                                       conf.elei10))

BancoNA <- na.omit(BancoFatorial)
Fatorial <- factanal(BancoNA, factors=2, rotation = "promax")
print(Fatorial)

#Excluí a variável julgamento justo

BancoFatorial_2 <- subset(AL, select = c(resp.inst10, org.sist10,
                                       apo.sist10,
                                       direitos10, conf.con10,
                                       conf.part10, conf.pres10, 
                                       conf.elei10))

BancoNA_2 <- na.omit(BancoFatorial_2)
Fatorial_2 <- factanal(BancoNA_2, factors=2, rotation = "promax")
print(Fatorial_2)

Alpha_Cronbach_1 <- subset(AL, select = c(conf.con10, conf.part10,
                                          conf.elei10, conf.pres10))

Alpha_Cronbach_2 <- subset(AL, select = c(resp.inst10, org.sist10,
                                          apo.sist10, direitos10))


cronbach(Alpha_Cronbach_1) # Índice de confiança nas instituições
cronbach(Alpha_Cronbach_2) # Índice de apoio difuso
```

```{r}
#Estatística descritiva
library(descr)
freq(AL$vitim, plot=FALSE)
freq(AL$sent.ins.dic, plot=FALSE)
freq(AL$sent.ins, plot=FALSE)
freq(AL$sexo, plot=FALSE)
freq(AL$idfx, plot=FALSE)
freq(AL$escola.rec, plot=FALSE)
freq(AL$conf.int.dic, plot=FALSE)
freq(AL$econ.pais.dic, plot=FALSE)
freq(AL$econ.ind.dic, plot=FALSE)

table(AL$pais, AL$vitim)


summary(AL$resp.inst10)
summary(AL$org.sist10)
summary(AL$apo.sist10)
summary(AL$julga.justo10)
summary(AL$direitos)
summary(AL$conf.con10)
summary(AL$conf.part10)
summary(AL$conf.muni10)
summary(AL$conf.elei10)
summary(AL$conf.pres10)

```

```{r}
# Criação do índice de confiança

# Variáveis utilizadas: confiança no congresso, confiança nos partidos políticos, confiança nas eleições, confiança no presidente.

AL$Indiceconf <- AL$conf.con10 + AL$conf.part10 + AL$conf.elei10 + AL$conf.pres10

AL$Indiceconf01 <- AL$Indiceconf/max(AL$Indiceconf, na.rm = TRUE)
AL$Indiceconf10 <- (AL$Indiceconf01*10)


boxplot(AL$Indiceconf10, main= "Índice de Confiança nas Instituições na 
        América Latina (2016-2018)", ylab= "Índice de Confiança")


summary(AL$Indiceconf10)

tapply(AL$Indiceconf10, AL$pais, summary)


# Criação do índice de apoio difuso

# Variáveis utilizadas: respeito às instituições, orgulho do sistema político, apoio ao sistema político e direitos básicos protegidos.

AL$Indiceapoiod <- AL$resp.inst10 + AL$org.sist10 + AL$apo.sist10 + AL$direitos10
summary(AL$Indiceapoiod)


AL$Indiceapoiod01 <- AL$Indiceapoiod/max(AL$Indiceapoiod, na.rm = TRUE)
AL$Indiceapoiod10 <- (AL$Indiceapoiod01*10)
boxplot(AL$Indiceapoiod10, main= "Índice de apoio difuso na América Latina 2016-2018", ylab= "Índice de apoio difuso")

tapply(AL$Indiceapoiod10, AL$pais, summary)

summary(AL$Indiceapoiod10)
boxplot(Indiceapoiod10~vitim, data=AL, main= "Índice de apoio difuso e vitimização na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Vitimização", 
        ylab= "Índice de apoio difuso")


boxplot(Indiceapoiod10~sent.ins.dic, data=AL, main= "Índice de apoio difuso e sentimento de insegurança na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Sentimento de Insegurança", 
        ylab= "Índice de apoio difuso")

        
boxplot(Indiceconf10~vitim, data=AL, main= "Índice de confiança nas instituições políticas e vitimização na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Vitimização", 
        ylab= "Índice de confiança nas instituições")

boxplot(Indiceconf10~sent.ins.dic, data=AL, main= "Índice de confiança nas instituições políticas e sentimento de insegurança na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Sentimento de Insegurança", 
        ylab= "Índice de confiança nas instituições")



#Variáveis índice de apoio difuso

boxplot(org.sist10~vitim, data=AL,  main= "Orgulho do sistema político na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Vitimização", 
        ylab= "Orgulho do sistema político")
summary(AL$org.sist10)

boxplot(org.sist10~sent.ins.dic, data=AL,  main= "Orgulho do sistema político na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Sentimento de insegurança", 
        ylab= "Orgulho do sistema político")

boxplot(resp.inst10~vitim, data=AL,  main= "Respeito às instituições na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Vitimização", 
        ylab= "Respeito às instituições")
summary(AL$resp.inst10)

boxplot(resp.inst10~sent.ins.dic, data=AL,  main= "Respeito às instituições na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Sentimento de insegurança", 
        ylab= "Respeito às instituições")

boxplot(apo.sist10~vitim, data=AL,  main= "Apoio ao sistema político na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Vitimização", 
        ylab= "Apoio ao sistema político")
summary(AL$apo.sist10)

boxplot(apo.sist10~sent.ins.dic, data=AL,  main= "Apoio ao sistema político na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Sentimento de insegurança", 
        ylab= "Apoio ao sistema político")

boxplot(direitos10~vitim, data=AL,  main= "Direitos básicos garantidos na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Vitimização", 
        ylab= "Direitos básicos garantidos")
summary(AL$direitos10)

boxplot(direitos10~sent.ins.dic, data=AL,  main= "Direitos básicos garantidos na América Latina 2016-2018", 
        xlab= "Sentimento de insegurança", 
        ylab= "Direitos básicos garantidos")

#Apoio à democracia (churchiliana)

summary(AL$democrac10)

tapply(AL$democrac10, AL$pais, summary)


#Modelo regressão logística para sentimento de insegurança

AL$sent.ins.dic.fac <- as.factor(AL$sent.ins.dic)
AL$vitim.fac <- as.factor(AL$vitim)
table(AL$sent.ins.dic.fac)


Modelo.sent <- glm(sent.ins.dic ~ vitim + idfx + sexo +  raça.dic + escola.rec + urbano + conf.int.dic + econ.ind.dic + econ.pais.dic, data=AL, family=binomial(link="logit"))

summary(Modelo.sent)


library(coefplot)
confint(Modelo.sent, level=.95)
coefplot(Modelo.sent, innerCI=2, outerCI=0, intercept=FALSE)

exp(coefficients(Modelo.sent))

vitim_log<-(2.0998932-1)*100
vitim_log
sexo_log<-(1.4032714-1)*100
sexo_log
raça_dic_log<-(0.9155437-1)*100
raça_dic_log
idfx_log<-(1.0448953-1)*100
idfx_log
escola.rec_log<-(0.8901203-1)*100
escola.rec_log
urbano.log<-(1.2216236-1)*100
urbano.log
conf.int.dic.log<-(2.2255401-1)*100 
conf.int.dic.log
econ.ind.dic.log<-( 1.3843817-1)*100
econ.ind.dic.log
econ.pais.dic.log<-(1.1680348-1)*100
econ.pais.dic.log
# Ser vítima de um crime implica em aumento de 110% na probabilidade de sentir-se inseguro, a desconfiança interpessoal, por sua vez, aumenta em 122% a chance de sentir-se inseguro. A percepção de piora na própria situação econômica implica na probabilidade de um aumento de 38% no sentimento de insegurança, o que possibilita identificar a relação do medo do crime com outras inseguranças, como a econômica. Já a piora da situação econômica do país implica na probabilidade de um aumento de 17% no sentimento de insegurança. Ser mulher aumenta em 40% a chance de sentir-se inseguro, o que corrobora o que já vem sendo discutido na literatura do medo do crime desde os estudos precursores, sobre os aspectos de gênero. Ser branco implica em uma redução de -8,4% no sentimento de insegurança, o que aponta também para a importância da questão racial.  Possui ensino superior implica em uma redução de 10% na chance de sentir-se inseguro. Viver em área urbana aumenta em 22% a probabilidade de sentir-se inseguro.
# O resultado da análise de regressão logística mostra que embora a vitimização seja um aspecto relevante para o sentimento de insegurança, ela não consiste no único fator, destaca-se assim atributos indiduais (ser mulher, não-branco), aspectos contextuais (viver em local urbano, desconfiança interpessoal) e econômicos.

```

```{r}
#Análise Multinível Linear
# Junção dos bancos

library(readxl)
Banco_Indicadores_AL <- read_excel("Banco_Indicadores_2016_2018 - AL.xlsx")

save(Banco_Indicadores_AL, file = "BI.RData")

Multi <- merge(AL, Banco_Indicadores_AL, by="pais_recod")

save(Multi, file = "Multi.RData")

Multi$IDH <- as.numeric(Multi$IDH)
Multi$Desemprego_jovens <- as.numeric(Multi$Desemprego_jovens)
Multi$Homicide <- as.numeric(Multi$Homicide)
Multi$Homicidio_MM <- as.numeric(Multi$Homicidio_MM)
Multi$Polity_IV <- as.numeric(Multi$Polity_IV)
Multi$V_Dem_Poliarquia <- as.numeric(Multi$v2x_polyarchy)
Multi$V_Dem_Liberal <- as.numeric(Multi$v2x_libdem)
Multi$V_Dem_Participacao <- as.numeric(Multi$v2x_partipdem)
Multi$Estabilidade_Politica <- as.numeric(Multi$Political_Stability)


#Regressão Múltipla - Índice de Confiança nas Instituições


ModeloAL <- lm(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(ModeloAL)

# O modelo explica 11,2% da variância no Índice de Confiança nas Instituições. Ser vítima de crime implica em uma redução de 0,31 no índice, mesmo controlado pelas outras variáveis. Sentir-se inseguro implica em uma redução de 0,26 no índice. Em geral, a variável com maior influência no modelo foi a avaliação da situação econômica do país, que reduz em -0,75 o índice. No entanto, tanto o efeito da vitimização quanto do sentimento de insegurança são superiores à avaliação do indivíduo de sua situação econômica. Os mais velhos confiam mais nas instituições, ao passo que aqueles que possuem ensino superior desconfiam mais. Nota-se ainda que o efeito da vitimização e da escolaridade possui grande semelhança no modelo.

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(ModeloAL)

#Não há multicolinearidade, pois nenhuma das variáveis está acima de 10.

library(coefplot)
confint(ModeloAL, level=.95)
coefplot(ModeloAL, innerCI=2, outerCI=0, intercept=FALSE)

#Regressão Múltipla - Adesão à democracia


ModeloAdesao <- lm(democrac10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(ModeloAdesao)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(ModeloAdesao)

#Regressão Múltipla - Variáveis que compõem o Índice de Confiança nas Instituições
#Confiança no Presidente


Modeloconf.pres <- lm(conf.pres10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modeloconf.pres)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modeloconf.pres)

#Confiança nos Partidos


Modeloconf.part <- lm(conf.part10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modeloconf.part)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modeloconf.part)

#Confiança nas eleições


Modeloconf.elei <- lm(conf.elei10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modeloconf.elei)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modeloconf.elei)

#Confiança no Congresso


Modeloconf.cong <- lm(conf.con10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modeloconf.cong)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modeloconf.cong)


#Regressão Múltipla - Variáveis que compõem o Índice de Apoio difuso
# Respeito às instituições

Modeloresp.inst <- lm(resp.inst10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modeloresp.inst)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modeloresp.inst)

# Orgulho do sistema político

Modeloorg.sist <- lm(org.sist10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modeloorg.sist)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modeloorg.sist)

# Apoio ao sistema político

Modeloapoio.sist <- lm(apo.sist10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modeloapoio.sist)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modeloapoio.sist)

# Apoio ao sistema político

Modelodireitos <- lm(direitos10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(Modelodireitos)

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(Modelodireitos)



##################Análise Multinível
#Modelo Nulo para o índice de confiança

library(multilevel)

MN_Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ 1, random= ~ 1 | pais_recod, data= Multi, control= list(opt= "optmin"), na.action= na.omit) 
MN_Apoioesp
VarCorr(MN_Apoioesp)

#Índice de correlação intra-classe, divisão do intercepto pelo somatório do intercepto mais o resíduo
0.3140763/(0.3140763 + 4.3718888)
# ICC= 6,7%, quanto maior a variabilidade entre os país, maior a chance do impacto do efeito dos países

#Sem fazer variar por países
Nulo.apoioesp <- gls(Indiceconf10 ~1, data= Multi, 
                     control= list(opt= "optmin"), na.action= na.omit) 

Nulo.apoioesp
logLik(Nulo.apoioesp)*-2
logLik(MN_Apoioesp)*-2
225444.9-222202.7
anova(Nulo.apoioesp, MN_Apoioesp) 

# Modelo 1

Model1.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo +  idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic + econ.ind.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,      na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))

summary(Model1.Apoioesp)
```

Hipóteses do efeito contextual

H2 -- A taxa de homicídios do país não interfere diretamente na relação entre vitimização e legitimidade democrática, mas sim a partir de interações cross level entre o nível micro e macro; ------ Efeito contextual -- violência;

H3 -- O efeito vitimização na legitimidade democrática é reduzido em contextos de maior estabilidade política e ausência de violência; ------ Efeito contextual -- violência política;

H4 -- O efeito da vitimização e o medo do crime são intensificados em contextos de maior desemprego entre os jovens, o que ocorre pela interação cross level da vitimização e do medo do crime com o desemprego; ---- Efeito contextual -- estrutura social e econômica;

H5 -- Os efeitos da vitimização e do medo do crime na legitimidade democrática são mais acentuados em contextos de democracias menos consolidadas; ---- Efeito contextual -- indicadores de democracia.

```{r}
# Testar Hipóteses para Índice de Confiança nas Instituições

# Hipótese 2
# Interação cross level entre vitimização e média móvel da taxa de homicídios; 

#Interação entre vitimização e homicídios

Model2.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic +
                      sexo +idfx + escola.rec + conf.int.dic + 
                        econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Homicidio_MM + 
                         Homicidio_MM*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi, na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model2.Apoioesp)


Model2.1Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Homicidio_MM, 
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi, na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model2.1Apoioesp)

summary(Multi$Homicidio_MM)

#Interação entre vitimização e Média Móvel de Homicídios
TDAT.vitim_ae<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 Homicidio_MM=c(9.69, 25.37, 9.69, 25.37))

predict(Model2.Apoioesp, TDAT.vitim_ae, level=0)

TDAT.vitim_ae$Indiceconf10<-predict(Model2.Apoioesp,TDAT.vitim_ae, level=0)
with(TDAT.vitim_ae,interaction.plot(vitim,Homicidio_MM,Indiceconf10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de confiança nas instituições",
                                    main="Interação entre vitimização e taxa de homicídios"))


#A linha tracejada representa o efeito da vitimização em um contexto de taxa de homicídios menor e a linha sólida indica o efeito da vitimização em contexto de taxa de homicídios elevada. Ou seja, a alta taxa de homicídios contribui para que o efeito da vitimização seja maior e o índice de confiança nas instituições diminua.

# A hipótese 2 foi confirmada.

# Hipótese 3
# O efeito vitimização na legitimidade democrática é reduzido em contextos de maior estabilidade política e ausência de violência;

Model3.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Estabilidade_Politica,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model3.Apoioesp)

Model3.1Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Estabilidade_Politica +
                        Estabilidade_Politica*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model3.1Apoioesp)


#A hipótese 3 foi confirmada.

#Interação entre vitimização e com estabilidade política

TDAT.vitim_ae_es<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 Estabilidade_Politica=c(30.48, 55.24, 30.48, 55.24))

predict(Model3.1Apoioesp, TDAT.vitim_ae_es, level=0)

summary(Multi$Estabilidade_Politica)

TDAT.vitim_ae_es$Indiceconf10<-predict(Model3.1Apoioesp,TDAT.vitim_ae_es, level=0)
with(TDAT.vitim_ae_es,interaction.plot(vitim,Estabilidade_Politica,Indiceconf10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de confiança nas instituições",
                                    main="Interação entre vitimização e Estabilidade Política"))

# A linha tracejada expressa um baixo índice de estabilidade política e ausência de violência política. Logo, o efeito da vitimização na confiança das instituições é mais intenso em contextos de instabilidade política e de mais alta violência política.

#Hipótese 4
# H4 – O efeito da vitimização e o medo do crime são intensificados em contextos de maior desemprego entre os jovens, o que ocorre pela interação cross level da vitimização e do medo do crime com o desemprego; —- Efeito contextual – estrutura social e econômica;

#Interação cross level da vitimização e do medo do crime com o desemprego entre jovens

Model4.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Desemprego_jovens
                       + Desemprego_jovens*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi, na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model4.Apoioesp)

Model4.1Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Desemprego_jovens
                       + Desemprego_jovens*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi, na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model4.1Apoioesp)


#Interação entre vitimização e Desemprego entre os jovens
TDAT.vitim_ae_de<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 Desemprego_jovens=c(8.29, 18.58, 8.29, 18.58))

predict(Model4.Apoioesp, TDAT.vitim_ae_de, level=0)

summary(Multi$Desemprego_jovens)

TDAT.vitim_ae_de$Indiceconf10<-predict(Model4.Apoioesp,TDAT.vitim_ae_de, level=0)
with(TDAT.vitim_ae_de,interaction.plot(vitim,Desemprego_jovens,Indiceconf10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de confiança nas instituições",
                                    main="Interação entre vitimização e desemprego entre jovens"))

#A hipótese 4 foi parcialmente confirmada, pois ocorreu interação entre vitimização e desemprego entre jovens, mas não entre medo do crime e desemprego.
#Na interação entre vitimização e desemprego entre os jovens, a linha traçejada representa o efeito da vitimização em contexto de desemprego menor. Em contexto econômico de alto desemprego, diminui o efeito da vitimização no índice de confiança nas instituições, o que diferencia-se do que foi formulado inicialmente na hipótese.

#Hipótese 5
#Os efeitos da vitimização e do medo do crime na legitimidade democrática são mais acentuados em contextos de democracias menos consolidadas;

#Polity IV
Model5.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Polity_IV,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model5.Apoioesp)

Model5.1Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Polity_IV + Polity_IV*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model5.1Apoioesp)

Model5.2Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Polity_IV + Polity_IV*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model5.2Apoioesp)

#O Polity IV não possui efeito, no entanto, quando é realizada a interação com a vitimização ocorre efeito.

#V-Dem Participação
Model6.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Participacao,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model6.Apoioesp)

Model6.1Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Participacao +
                          V_Dem_Participacao*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model6.1Apoioesp)

Model6.2Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Participacao +
                          V_Dem_Participacao*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model6.2Apoioesp)

#O V-Dem participação não possui significância isoladamente, no entanto, na interação entre vitimização e sentimento de insegurança ocorre significância.

#Interação entre vitimização e V-Dem Participação
TDAT.vitim_ae_vpar<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 V_Dem_Participacao=c(0.3880, 0.5570, 0.3880, 0.5570))

predict(Model6.1Apoioesp, TDAT.vitim_ae_vpar, level=0)

summary(Multi$V_Dem_Participacao)

TDAT.vitim_ae_vpar$Indiceconf10<-predict(Model6.1Apoioesp,TDAT.vitim_ae_vpar, level=0)
with(TDAT.vitim_ae_vpar,interaction.plot(vitim,V_Dem_Participacao,Indiceconf10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de confiança nas instituições",
                                    main="Interação entre vitimização e V-Dem Participação"))

summary(Multi$V_Dem_Participacao)

#Na interação entre vitimização e o V-Dem Participação, a linha sólida expressa o efeito do V-Dem Participação elevado, ou seja, em um contexto mais democrático diminui o efeito de ser vítima de um crime na confiança nas instituições.

#V-Dem Poliarquia

Model7.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Poliarquia,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model7.Apoioesp)

Model7.1Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Poliarquia +
                          V_Dem_Poliarquia*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model7.1Apoioesp)

Model7.2Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Poliarquia +
                          V_Dem_Poliarquia*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model7.2Apoioesp)

#Interação entre vitimização e V-Dem Poliarquia
TDAT.vitim_ae_vpol<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 V_Dem_Poliarquia=c(0.5870, 0.7920, 0.5870, 0.7920))

predict(Model7.1Apoioesp, TDAT.vitim_ae_vpol, level=0)

summary(Multi$V_Dem_Poliarquia)

TDAT.vitim_ae_vpol$Indiceconf10<-predict(Model7.1Apoioesp,TDAT.vitim_ae_vpol, level=0)
with(TDAT.vitim_ae_vpol,interaction.plot(vitim,V_Dem_Poliarquia,Indiceconf10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de confiança nas instituições",
                                    main="Interação entre vitimização e V-Dem Poliarquia"))

summary(Multi$V_Dem_Participacao)

#Na interação entre vitimização e o V-Dem Poliarquia, a linha tracejada representa o efeito do V-Dem Poliarquia mais baixo. Em um contexto menos democrático (do ponto de vista poliárquico), o efeito da vitimização no índice de confiança nas instituições é um pouco maior. 

Model8.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Liberal,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model8.Apoioesp)

#Interação entre sentimento de insegurança e V-Dem Poliarquia
TDAT.vitim_ae_vpol_in<-data.frame(vitim=c(0,0,0,0),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,1,1),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 V_Dem_Poliarquia=c(0.5870, 0.7920, 0.5870, 0.7920))

predict(Model7.2Apoioesp, TDAT.vitim_ae_vpol_in, level=0)

summary(Multi$V_Dem_Poliarquia)


#Interação entre sentimento de insegurança e V-Dem Poliarquia

TDAT.vitim_ae_vpol_in$Indiceconf10<-predict(Model7.2Apoioesp,TDAT.vitim_ae_vpol_in, level=0)
with(TDAT.vitim_ae_vpol_in,interaction.plot(sent.ins.dic,V_Dem_Poliarquia,Indiceconf10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Sentimento de insegurança",
                                    ylab="Índice de confiança nas instituições",
                                    main="Interação entre sentimento de insegurança e V-Dem Poliarquia"))

summary(Multi$V_Dem_Poliarquia)

#Na interação entre sentimento de insegurança e o V-Dem Poliarquia, a linha tracejada expressa o efeito do V-Dem Poliarquia mais baixo. 

Model8.Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Liberal,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model8.Apoioesp)


Model8.1Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Liberal +
                          V_Dem_Liberal*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))

summary(Model8.1Apoioesp)


Model8.2Apoioesp <- lme(Indiceconf10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Liberal +
                          V_Dem_Liberal*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))

summary(Model8.2Apoioesp)

#O V-Dem Liberal por si só não há significância, no entanto, este efeito ocorre com a interação com a vitimização.
# A hipótese 5 foi parcialmente confirmada, os indicadores de democracia por si só não tiveram efeito no índice de confiança nas instituições. No entanto, esta relação ocorreu em todas as interações testadas entre vitimização e os indicadores de democracia. Já a interação entre sentimento de insegurança e Polity IV não ocorreu, sendo que esta interação ocorreu para os demais indicadores do V-Dem. 

```

```{r}

#Regressão Múltipla - Índice de Apoio Difuso


ModeloAL_AD <- lm(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic, data=Multi)

summary(ModeloAL_AD)

# O modelo explica 7% da variância no Índice de Apoio Difuso. Ser vítima de crime implica em uma redução de 0,39 no índice, mesmo controlado pelas outras variáveis. Sentir-se seguro implica em um aumento de 0,30 no índice. A variável com maior influência no modelo foi a avaliação da situação econômica do país, que reduz em -0,48 o índice. 

#Teste para multicolinearidade - Variance Inflation Factor Test VIF
vif(ModeloAL_AD)

#Não há multicolinearidade, pois nenhuma das variáveis está acima de 10.

library(coefplot)
confint(ModeloAL_AD, level=.95)
coefplot(ModeloAL_AD, innerCI=2, outerCI=0, intercept=FALSE)
coefplot(ModeloAL_AD, intercept=FALSE)

#Análise Multinível
#Modelo Nulo para o índice de confiança

library(multilevel)

MN_Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ 1, random= ~ 1 | pais_recod, data= Multi, control= list(opt= "optmin"), na.action= na.omit) 
MN_Apoiodif
VarCorr(MN_Apoiodif)

#Índice de correlação intra-classe, divisão do intercepto pelo somatório do intercepto mais o resíduo
0.330013/(0.330013 + 4.334330)
# ICC= 7,1%, quanto maior a variabilidade entre os país, maior a chance do impacto do efeito dos países

#Sem fazer variar por países
Nulo.apoiodif <- gls(Indiceapoiod10 ~1, data= Multi, 
                     control= list(opt= "optmin"), na.action= na.omit) 

Nulo.apoiodif
logLik(Nulo.apoiodif)*-2
logLik(MN_Apoiodif)*-2
223924.8-220503.3
anova(Nulo.apoiodif, MN_Apoiodif) 

# Modelo 1

Model1.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo +  idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic + econ.ind.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,      na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))

summary(Model1.Apoiodif)
```

```{r}
# Testar Hipóteses para Índice de Apoio Difuso

# Hipótese 2
# Interação cross level entre vitimização e média móvel da taxa de homicídios; 

#Interação entre vitimização e homicídios

Model2.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic +
                      sexo +idfx + escola.rec + conf.int.dic + 
                      econ.pais.dic +
                      econ.ind.dic + Homicidio_MM + 
                      Homicidio_MM*vitim,
                      random = ~1|pais_recod, data = Multi,   na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))

summary(Model2.Apoiodif)


Model2.1Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Homicidio_MM, 
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi, na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model2.1Apoiodif)

summary(Multi$Homicidio_MM)

#Interação entre vitimização e Média Móvel de Homicídios
TDAT.vitim_ad<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 Homicidio_MM=c(9.69, 25.37, 9.69, 25.37))

predict(Model2.Apoiodif, TDAT.vitim_ad, level=0)

TDAT.vitim_ad$Indiceapoiod10<-predict(Model2.Apoiodif,TDAT.vitim_ad, level=0)
with(TDAT.vitim_ad,interaction.plot(vitim,Homicidio_MM,Indiceapoiod10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de apoio difuso",
                                    main="Interação entre vitimização e taxa de homicídios"))

# A hipótese 2 também foi confirmada.

# Hipótese 3
# O efeito vitimização na legitimidade democrática é reduzido em contextos de maior estabilidade política e ausência de violência;

Model3.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Estabilidade_Politica,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model3.Apoiodif)

Model3.1Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Estabilidade_Politica +
                          Estabilidade_Politica*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model3.1Apoiodif)

# A hipótese 3 não foi confirmada para o índice de apoio difuso.

#Hipótese 4
# H4 – O efeito da vitimização e o medo do crime são intensificados em contextos de maior desemprego entre os jovens, o que ocorre pela interação cross level da vitimização e do medo do crime com o desemprego; —- Efeito contextual – estrutura social e econômica;

#Interação cross level da vitimização e do medo do crime com o desemprego entre jovens

Model4.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Desemprego_jovens
                       + Desemprego_jovens*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi, na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model4.Apoiodif)

Model4.1Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Desemprego_jovens
                       + Desemprego_jovens*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi, na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model4.1Apoiodif)

# A hipótese 4 foi parcialmente confirmada, com a interação entre sentimento de insegurança e desemprego entre os jovens.

#Interação entre sentimento de insegurança e Desemprego entre os jovens
TDAT.vitim_ad_de<-data.frame(vitim=c(0,0,0,0),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,1,1),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 Desemprego_jovens=c(8.29, 18.58, 8.29, 18.58))

predict(Model4.1Apoiodif, TDAT.vitim_ad_de, level=0)

summary(Multi$Desemprego_jovens)

TDAT.vitim_ad_de$Indiceapoiod10<-predict(Model4.1Apoiodif,TDAT.vitim_ad_de, level=0)
with(TDAT.vitim_ad_de,interaction.plot(sent.ins.dic,Desemprego_jovens,Indiceapoiod10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Sentimento de Insegurança",
                                    ylab="Índice de apoio difuso",
                                    main="Interação entre sentimento de insegurança e desemprego entre jovens"))

# A linha sólida representa o efeito do sentimento de insegurança em um contexto de maior desemprego entre os jovens. Ou seja, em um contexto de desemprego elevado, aumenta o efeito negativo de sentir-se inseguro no índice de apoio difuso, o que confirmaria a hipótese para 4 para o sentimento de insegurança.

#Hipótese 5
#Os efeitos da vitimização e do medo do crime na legitimidade democrática são mais acentuados em contextos de democracias menos consolidadas;

#Polity IV
Model5.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Polity_IV,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model5.Apoiodif)

Model5.1Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + escola.rec +
                          conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Polity_IV + Polity_IV*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model5.1Apoiodif)

Model5.2Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + Polity_IV + Polity_IV*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model5.2Apoiodif)

# O Polity IV não teve significância, do mesmo modo que as interações com a vitimização e o sentimento de insegurança.

#V-Dem Participação
Model6.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais +
                         econ.ind + V_Dem_Participacao,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model6.Apoiodif)

Model6.1Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Participacao +
                          V_Dem_Participacao*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model6.1Apoiodif)

Model6.2Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais +
                         econ.ind + V_Dem_Participacao +
                          V_Dem_Participacao*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model6.2Apoiodif)

#Interação entre vitimização e V-Dem Participação
TDAT.vitim_ad_vpar<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 V_Dem_Participacao=c(0.3880, 0.5570, 0.3880, 0.5570))

predict(Model6.1Apoiodif, TDAT.vitim_ad_vpar, level=0)

summary(Multi$V_Dem_Participacao)

TDAT.vitim_ad_vpar$Indiceapoiod10<-predict(Model6.1Apoiodif,TDAT.vitim_ad_vpar, level=0)
with(TDAT.vitim_ad_vpar,interaction.plot(vitim,V_Dem_Participacao,Indiceapoiod10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de apoio difuso",
                                    main="Interação entre vitimização e V-Dem Participação"))

summary(Multi$V_Dem_Participacao)

#Na interação entre a vitimização e o V-Dem Participação, a linha sólida representa o efeito do V-Dem Participação elevado. Ou seja, um contexto democrático mais elevado (no que diz respeito à participação), diminui o efeito da vitimização no apoio difuso.

#V-Dem Poliarquia

Model7.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Poliarquia,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model7.Apoiodif)

Model7.1Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Poliarquia +
                          V_Dem_Poliarquia*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model7.1Apoiodif)

#Interação entre vitimização e V-Dem Poliarquia
TDAT.vitim_ad_vpol<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 V_Dem_Poliarquia=c(0.5870, 0.7920, 0.5870, 0.7920))

predict(Model7.1Apoiodif, TDAT.vitim_ad_vpol, level=0)

summary(Multi$V_Dem_Poliarquia)
TDAT.vitim_ad_vpol
TDAT.vitim_ad_vpol$Indiceapoiod10<-predict(Model7.1Apoiodif,TDAT.vitim_ad_vpol,  level=0)
with(TDAT.vitim_ad_vpol,interaction.plot(vitim,V_Dem_Poliarquia,Indiceapoiod10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de apoio difuso",
                                    main="Interação entre vitimização e V-Dem Poliarquia"))

summary(Multi$V_Dem_Participacao)

Model7.2Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Poliarquia +
                          V_Dem_Poliarquia*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model7.2Apoiodif)

#Interação entre sentimento de insegurança e V-Dem Poliarquia
TDAT.vitim_ad_vpol_in<-data.frame(vitim=c(0,0,0,0),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,1,1),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 V_Dem_Poliarquia=c(0.5870, 0.7920, 0.5870, 0.7920))

predict(Model7.2Apoiodif, TDAT.vitim_ad_vpol_in, level=0)

summary(Multi$V_Dem_Poliarquia)

TDAT.vitim_ad_vpol_in$Indiceapoiod10<-predict(Model7.2Apoiodif,TDAT.vitim_ad_vpol_in, level=0)
with(TDAT.vitim_ad_vpol_in,interaction.plot(sent.ins.dic,V_Dem_Poliarquia,Indiceapoiod10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Sentimento de insegurança",
                                    ylab="Índice de apoio difuso",
                                    main="Interação entre sentimento de insegurança e V-Dem Poliarquia"))

# A linha sólida representa o efeito do V-Dem Poliarquia.

Model8.Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Liberal,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))
summary(Model8.Apoiodif)



Model8.1Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Liberal +
                          V_Dem_Liberal*vitim,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))

summary(Model8.1Apoiodif)

#Interação entre vitimização e V-Dem Poliarquia
TDAT.vitim_ad_vlib<-data.frame(vitim=c(0,0,1,1),
                                 sent.ins.dic=c(0,0,0,0),
                                 sexo=c(0,0,0,0),
                                 idfx=c(1,1,1,1),
                                 escola.rec=c(1,1,1,1),
                                 conf.int.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.pais.dic=c(0,0,0,0),
                                 econ.ind.dic=c(0,0,0,0),
                                 V_Dem_Liberal=c(0.405, 0.650, 0.405, 0.650))

predict(Model8.1Apoiodif, TDAT.vitim_ad_vlib, level=0)

summary(Multi$V_Dem_Liberal)
TDAT.vitim_ad_vlib
TDAT.vitim_ad_vlib$Indiceapoiod10<-predict(Model8.1Apoiodif,TDAT.vitim_ad_vlib,  level=0)
with(TDAT.vitim_ad_vlib,interaction.plot(vitim,V_Dem_Liberal,Indiceapoiod10,
                                   legend=F,
                                    xlab="Vitimização",
                                    ylab="Índice de apoio difuso",
                                    main="Interação entre vitimização e V-Dem Liberal"))


Model8.2Apoiodif <- lme(Indiceapoiod10 ~ vitim + sent.ins.dic + sexo + 
                         idfx + escola.rec + conf.int.dic + econ.pais.dic +
                         econ.ind.dic + V_Dem_Liberal +
                          V_Dem_Liberal*sent.ins.dic,
                       random = ~1|pais_recod, data = Multi,
                       na.action=na.omit, 
                       control = list(opt="optim"))

summary(Model8.2Apoiodif)

# A hipótese 5 foi parcialmente confirmada. Para os indicadores do V-Dem, apenas ocorreu significância a partir das interações principalmente com a vitimização que interagiu com todos os indicadores do V-Dem. Para o sentimento de insegurança, apenas ocorreu interaçao com o V-Dem Poliarquia.

#Tabela síntese hipóteses da pesquisa 
```

+------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+
| **Hipótese**                                               | **Índice de Confiança nas Instituições**                                   | **Índice de apoio difuso**                                                 |
+============================================================+============================================================================+============================================================================+
| **Hipótese 2**                                             | \+                                                                         | \+                                                                         |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
| **Taxa de homicídios**                                     |                                                                            |                                                                            |
+------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+
| **Hipótese 3**                                             | \+                                                                         | \-                                                                         |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
| **Estabilidade política e ausência de violência política** |                                                                            |                                                                            |
+------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+
| **Hipótese 4**                                             | Parcialmente                                                               | Parcialmente (confirmada para o sentimento de insegurança)                 |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
| **Desemprego entre os jovens (estrutura social)**          | (confirmada para vitimização)                                              |                                                                            |
+------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+
| **Hipótese 5**                                             | Parcialmente                                                               | Parcialmente                                                               |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
| **Indicadores de democracia**                              | Indicadores têm significância apenas a partir da interação                 | Indicadores têm significância apenas a partir da interação                 |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            | Polity IV -- interage com a vitimização                                    | Polity IV -- não interage                                                  |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            | V-Dem Participação -- interage com vitimização e sentimento de insegurança |                                                                            |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            |                                                                            | V-Dem Participação -- interage com a vitimização                           |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            | V-Dem Poliarquia -- interage com a vitimização e sentimento de insegurança |                                                                            |
|                                                            |                                                                            |                                                                            |
|                                                            |                                                                            | V-Dem Poliarquia -- interage com a vitimização e sentimento de insegurança |
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|                                                            | V-Dem Liberal -- interage com a vitimização e sentimento de insegurança    |                                                                            |
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